Структура локально турбулентного течения, формирующегося при уходе части жидкости в боковую ветвь круглой трубки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлены результаты численного исследования нестационарного течения вязкой жидкости в области разветвления канала круглого сечения под углом 60° при четырех значениях входного числа Re — меньших или равных 1475; выше по потоку течение в канале полагается невозмущенным и развитым. Основные результаты относятся к случаю равенства долей расхода в двух ветвях, с отрывным характером течения в обеих ветвях. Получено, в частности, что при Re = 750 в расчетной области, вследствие неустойчивости Кельвина–Гельмгольца, развиваются интенсивные квазипериодические колебания. При Re = 1475 в течении формируется зона локально турбулентного движения, размер которой зависит от доли расхода, уходящего в боковую ветвь. Анализируется вихревая картина течения и вид спектра пульсаций скорости в различных точках области.

Об авторах

Е. М. Смирнов

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: smirnov_em@spbstu.ru
Санкт-Петербург, Россия

Я. А. Гатаулин

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: gataulin_yaa@spbstu.ru
Санкт-Петербург, Россия

Е. В. Колесник

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: kolesnik.ev1@spbstu.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Mallinger F., Drikakis D. Instability in three-dimensional unsteady stenotic flows // Int. J. Heat Fluid Flow. 2002. V. 23. P. 657–663. https://doi.org/10.1016/S0142-727X(02)00161-3
  2. Sherwin S. J., Blackburn H. M. Three-dimensional instabilities of steady and pulsatile axisymmetric stenotic flows // J. Fluid Mech. 2005. V. 533. P. 297–327. https://doi.org/10.1017/S0022112005004271
  3. Varghese S.S., Frankel S.H., Fischer P.F. Direct numerical simulation of stenotic flows. Part 1. Steady flow // J. Fluid Mech. 2007. V. 582. P. 253–280 https://doi.org/10.1017/S0022112007005848
  4. Varghese S.S., Frankel S.H., Fischer P.F. Direct numerical simulation of stenotic flows. Part 2. Pulsatile flow // J. Fluid Mech. 2007. V. 582. P. 281–318. https://doi.org/10.1017/S0022112007005836
  5. Paul M.C., Molla M.M. Investigation of physiological pulsatile flow in a model arterial stenosis using large-eddy and direct numerical simulations // Appl. Math. Modelling. 2012. V. 36. № 9. P. 4393–4413. https://doi.org/10.1016/j.apm.2011.11.065
  6. Choi W., Park J.H., Byeon H. et al. Flow characteristics around a deformable stenosis under pulsatile flow condition // Physics of Fluids. 2018. Vol. 30. № 1. P. 1–11. https://doi.org/10.1063/1.5009063
  7. Freidoonimehr N., Chin R., Zander A. et al. Effect of shape of the stenosis on the hemodynamics of a stenosed coronary artery // Physics of Fluids. 2021. V. 33. № 8. P. 081914. https://doi.org/10.1063/5.0058765
  8. Гатаулин Я.А., Смирнов Е.М. Численное исследование структуры и локальной турбулизации течения в кровеносном сосуде с односторонним стенозом // Науч.-техн. вед. СПбГПУ. Физ.-мат. науки. 2021. Т. 14. № 1. С. 72–84.
  9. Mazo A.B., Kalinin E.I., Molochnikov V.M. et al. Simulation of a pulsating flow in a pipe with local constrictions as applied to hemodynamics of blood vessels // Thermophys. Aeromech. 2022. V. 29. P. 249–265. https://doi.org/10.1134/S0869864322020093
  10. Молочников В.М., Душин Н.С., Пашкова Н.Д. и др. Структура течения и переход к локальной турбулентности за асимметричным сужением, имитирующим стеноз артерии // Изв. РАН. МЖГ. 2023. № 2. С. 72–84.
  11. Loth F., Fischer P.F., Bassiouny H.S. Blood flow in end-to-side anastomoses // Annu Rev Fluid Mech. 2008. V. 40. P. 367–393. https://doi.org/10.1146/annurev.fluid.40.111406.102119
  12. Li X., Liu X., Li X. et al. Tortuosity of the superficial femoral artery and its influence on blood flow patterns and risk of atherosclerosis // Biomech Model Mechanobiol. 2019. V. 18. № 2. P. 883–896. https://doi.org/10.1007/s10237-019-01118-4
  13. Ivanova Y., Yukhnev A., Tikhomolova L. et al. Experience of patient-specific CFD simulation of blood flow in proximal anastomosis for femoral popliteal bypass // Fluids. 2022. V. 7. № 10. P. 314. https://doi.org/10.3390/fluids7100314
  14. Loth F., Jones S.A., Zarins C.K. et al. Relative Contribution of Wall Shear Stress and Injury in Experimental Intimal Thickening at PTFE End-to-Side Arterial Anastomoses // J. Biomech. Eng. 2002. V. 124. № 1. P. 44–51. https://doi.org/10.1115/1.1428554
  15. Haruguchi H., Teraoka S.J. Intimal hyperplasia and hemodynamic factors in arterial bypass and arteriovenous grafts: a review // J. Artificial Organs. 2003. V. 6. №. 4. P. 227–235. https://doi.org/10.1007/s10047-003-0232-x
  16. Jackson M., Wood N.B., Zhao S. et al. Low wall shear stress predicts subsequent development of wall hypertrophy in lower limb bypass grafts // Artery Research. 2009. V. 3. № 1. P. 32–38. https://doi.org/10.1016/j.artres.2009.01.001
  17. Гатаулин Я.А., Смирнов Е.М., Молочников В.М. и др. Структура трехмерного течения с локальной турбулентностью в области разветвления канала круглого сечения // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Физико-математические науки. 2022. Т. 15. № 4. С. 81–94.
  18. Михеев Н.И., Душин Н.С. Метод измерения динамики векторных полей скорости турбулентного потока по видеосъемке дымовой визуализации // Приборы и техника эксперимента. 2016. № 6. C. 114–122.
  19. Molochnikov V.M., Mikheev A.N., Mazo A.B. et al. Structure of the proximal anastomosis flow in stationary mode at moderate Reynolds numbers // Thermophys. Aeromech. 2022. V. 29. P. 905–911. https://doi.org/10.1134/S0869864322060105
  20. Smirnov E.M., Zaitsev D.K., Smirnovsky A.A. et al. Assessment of Several Advanced Numerical Algorithms Implemented in the CFD Code SINF/Flag-S for Supercomputer Simulations // Supercomp. Frontiers&Innovations. 2024. V. 11. № 2. P. 14–31. https://doi.org/10.14529/jsfi240202
  21. Smirnov E.M., Smirnovsky A.A., Schur N.A. et al. Comparison of RANS and IDDES solutions for turbulent flow and heat transfer past a backward-facing step // Heat and Mass Transfer. 2018. V. 54. №. 8. P. 2231–2241. https://doi.org/10.1007/s00231-017-2207-0
  22. Смирнов С.И., Смирнов Е.М. Прямое численное моделирование турбулентной конвекции Рэлея — Бенара в слегка наклоненном цилиндрическом контейнере // Науч.-тех. ведомости СПбГПУ. Физ.-мат. науки. 2020. Т. 13. № 1. С. 14–25.
  23. Колесник Е.В., Смирнов Е.М. Двойственность картины обтекания затупленного ребра сверхзвуковым потоком вязкого газа: влияние малого скоса передней кромки // Изв. РАН. Механика жидкости и газа. 2023. № 1. С. 3–11.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».